(57)【要約】  【課題】歩行者の将来動作を推定することで、歩行者の検出精度向上しつつ、検出時間短縮可能な歩行者検出装置を提供する。  【解決手段】歩行者を検出するための２次元形状データを記憶するデータベース８と、歩行者検出部７と、この歩行者検出部７により検出された歩行者の撮像データに基づき第１立体モデルＭ１を推定する立体モデル推定部９とを有し、第１立体モデルＭ１に基づいて歩行者の将来動作を推定する動作推定部１０により撮像時点以降の歩行者の将来動作を把握するため、対応する２次元形状データを保有しない場合であっても、対象とする歩行者の検出を精度良く行うことができる。【選択図】  図２
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
車両に搭載された撮像手段と、この撮像手段によって撮像された撮像画像を画像処理する画像処理手段とを有し、この画像処理された撮像データに基づき歩行者を検出する車両の歩行者検出装置において、
歩行者を検出するための２次元形状データを記憶する歩行者形状記憶手段と、
前記撮像手段による撮像画像から得られた撮像データと前記歩行者の２次元形状データとに基づき歩行者を検出する歩行者検出手段と、
この歩行者検出手段により検出された歩行者の撮像データに基づき第１立体モデルを推定する立体モデル推定手段と、
前記第１立体モデルから前記歩行者の将来動作を推定する動作推定手段とを有することを特徴とする車両の歩行者検出装置。
【請求項２】
複数の撮像手段を有し、
前記立体モデル推定手段は、第１の撮像手段によって撮像された撮像画像から得られた歩行者の撮像データにおける歩行者を特徴付ける特徴点と、第２の撮像手段によって撮像された撮像画像から得られた前記歩行者の撮像データにおける歩行者を特徴付ける特徴点とが一致する点を対応点として検出することを特徴とする請求項１に記載の車両の歩行者検出装置。
【請求項３】
前記動作推定手段は、前記歩行者の推定された将来動作に基づいて第２立体モデルを形成すると共に、この第２立体モデルから前記歩行者の移動方向または移動速度を推定することを特徴とする請求項１または２に記載の車両の歩行者検出装置。
【請求項４】
前記動作推定手段で推定した前記第２立体モデルに基づき前記歩行者の将来動作の２次元形状データを作成する２次元形状データ作成手段を有し、
この２次元形状データ作成手段で作成した２次元形状データを前記歩行者を検出する２次元形状データに用いることを特徴とする請求項３に記載の車両の歩行者検出装置。
【請求項５】
前記２次元形状データ作成手段は、前記立体モデル推定手段によって推定された第１立体モデルから複数の２次元形状データを作成することを特徴とする請求項４に記載の車両の歩行者検出装置。
【請求項６】
２次元形状データ作成手段で作成した２次元形状データを新たな歩行者の検出用２次元形状データとして前記歩行者形状記憶手段に記憶することを特徴とする請求項４または５に記載の車両の歩行者検出装置。
【請求項７】
前記立体モデル推定手段は、自車両に接近する歩行者の第１立体モデルを前記撮像データに基づき推定することを特徴とする請求項１に記載の車両の歩行者検出装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、車両の歩行者検出装置に関し、特に、特定の歩行者の将来動作を推定する歩行者検出制御に関するものである。
【０００２】
従来、自車両の周囲に存在する車両や歩行者等の障害物を検出するため、例えばＣＣＤカメラやＣＭＯＳカメラ等の撮像手段を備え、この撮像画像を処理して車両の運転や走行に用いる情報を得る技術が知られている。
【０００３】
特許文献１は、車両に搭載される撮像手段によって撮像された車両周囲の画像からエッジ画像を生成し、歩行者候補の左右脚部の開度を検出すると共に、歩行者の身長に対する開度の比率を判定することで、歩行者候補による自車両の進行方向を横断する可能性を判定する技術を提案している。
【０００４】
特許文献１では、歩行者の脚部の状態に基づき、自車両の進路内に歩行者が侵入するか否かを判定することによって、相対的に複雑な挙動を採る歩行者の意思が適切に反映された脚部の状態から歩行者の移動方向や移動速度を精度良く推定し、自車両にとってこの歩行者が障害となる可能性を精度良く判定することができる。
【０００５】
【特許文献１】特開２００７−２６４７７８号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
特に、特許文献１の歩行者認識では、歩行者候補を含む領域の画像データから撮像された歩行者の輪郭点列を含むエッジ画像を生成し、予め記憶した人体に対するモデル画像等によるパターンマッチング処理を行い、エッジ画像に含まれる輪郭点列を直線等により認識して、歩行者候補の脚部の外形形状を識別している。
【０００７】
パターンマッチング処理では、予め記憶したモデルデータと画像データとを照合することから、様々な挙動に関するモデルデータを蓄積しておく必要があり、対応するモデルデータが存在しない場合、対象とする歩行者の検出が困難となり、検出精度の悪化の問題が生じる。
【０００８】
一方、様々な挙動に関するモデルデータを蓄積する場合、そのデータ作成には膨大なコストや製作時間が掛かる反面、車両毎に使用される状況が異なることから、その車両には不要であるモデルデータも存在することになる。しかも、モデルデータと歩行者の挙動後における撮像データとにより照合が開始されるため、モデルデータが多ければ、更に、照合判定の時間が増加する。
【０００９】
本発明の目的は、歩行者の将来動作を推定することで、歩行者の検出精度向上しつつ、検出時間短縮可能な歩行者検出装置を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
本発明の車両の歩行者検出装置は、車両に搭載された撮像手段と、この撮像手段によって撮像された撮像画像を画像処理する画像処理手段とを有し、この画像処理された撮像データに基づき歩行者を検出するものである。
【００１１】
請求項１の発明は、歩行者を検出するための２次元形状データを記憶する歩行者形状記憶手段と、前記撮像手段による撮像画像から得られた撮像データと前記歩行者の２次元形状データとに基づき歩行者を検出する歩行者検出手段と、この歩行者検出手段により検出された歩行者の撮像データに基づき第１立体モデルを推定する立体モデル推定手段と、前記第１立体モデルから前記歩行者の将来動作を推定する動作推定手段とを有することを特徴とする。
【００１２】
請求項１の発明では、歩行者を検出するための撮像データに基づき第１立体モデルを推定し、この第１立体モデルから前記歩行者の将来動作を推定するため、予めモデルデータを保有しなくても、撮像時点以降の歩行者の将来動作を把握することができる。
【００１３】
請求項２の発明は、請求項１の発明において、複数の撮像手段を有し、前記立体モデル推定手段は、第１の撮像手段によって撮像された撮像画像から得られた歩行者の撮像データにおける歩行者を特徴付ける特徴点と、第２の撮像手段によって撮像された撮像画像から得られた前記歩行者の撮像データにおける歩行者を特徴付ける特徴点とが一致する点を対応点として検出することを特徴とする。
【００１４】
請求項３の発明は、請求項１又は２の発明において、前記動作推定手段は、前記歩行者の推定された将来動作に基づいて第２立体モデルを形成すると共に、この第２立体モデルから前記歩行者の移動方向または移動速度を推定することを特徴とする。
【００１５】
請求項４の発明は、請求項３の発明において、前記動作推定手段で推定した前記第２立体モデルに基づき前記歩行者の将来動作の２次元形状データを作成する２次元形状データ作成手段を有し、この２次元形状データ作成手段で作成した２次元形状データを前記歩行者を検出する２次元形状データに用いることを特徴とする。
【００１６】
請求項５の発明は、請求項４の発明において、前記２次元形状データ作成手段は、前記立体モデル推定手段によって推定された第１立体モデルから複数の２次元形状データを作成することを特徴とする。
【００１７】
請求項６の発明は、請求項４又は５の発明において、２次元形状データ作成手段で作成した２次元形状データを新たな歩行者の検出用２次元形状データとして前記歩行者形状記憶手段に記憶することを特徴とする。
【００１８】
請求項７の発明は、請求項１の発明において、前記立体モデル推定手段は、自車両に接近する歩行者の第１立体モデルを前記撮像データに基づき推定することを特徴とする。
【発明の効果】
【００１９】
請求項１の発明によれば、歩行者を検出するための２次元形状データを記憶する歩行者形状記憶手段と、前記撮像手段による撮像画像から得られた撮像データと前記歩行者の２次元形状データとに基づき歩行者を検出する歩行者検出手段と、この歩行者検出手段により検出された歩行者の撮像データに基づき第１立体モデルを推定する立体モデル推定手段と、前記第１立体モデルから前記歩行者の将来動作を推定する動作推定手段とを有するため、歩行者の将来動作を推定でき、歩行者の検出精度向上しつつ、検出時間短縮可能とできる。
【００２０】
つまり、撮像時点以降の歩行者の将来動作を把握するため、対応するモデルデータを保有しない場合であっても、対象とする歩行者の検出を精度良く行うことができる。しかも、歩行者の将来動作を推定するため、次の照合処理時間を短縮することができる。
【００２１】
請求項２の発明によれば、前記立体モデル推定手段は、第１の撮像手段によって撮像された撮像画像から得られた歩行者の撮像データにおける歩行者を特徴付ける特徴点と、第２の撮像手段によって撮像された撮像画像から得られた前記歩行者の撮像データにおける歩行者を特徴付ける特徴点とが一致する点を対応点として検出するため、歩行者の撮像データと歩行者までの距離データとが同時に取得することができる。
【００２２】
請求項３の発明によれば、前記歩行者の推定された将来動作に基づいて第２立体モデルを形成すると共に、この第２立体モデルから前記歩行者の移動方向または移動速度を推定するため、歩行者が実際の行動を起こす前に、障害となり得る歩行者か否か精度良く判定することができる。
【００２３】
請求項４の発明によれば、前記動作推定手段で推定した前記第２立体モデルに基づき前記歩行者の将来動作の２次元形状データを作成する２次元形状データ作成手段を有し、この２次元形状データ作成手段で作成した２次元形状データを前記歩行者を検出する２次元形状データに用いるため、継続して歩行者の捕捉が容易になる。
【００２４】
請求項５の発明によれば、前記２次元形状データ作成手段は、前記立体モデル推定手段によって推定された第１立体モデルから複数の２次元形状データを作成するため、歩行者が実際の行動を起こす前に、可能性のある移動方向や形状を絞り込むことができ、精度良く歩行者を捕捉できる。
【００２５】
請求項６の発明によれば、２次元形状データ作成手段で作成した２次元形状データを新たな歩行者の検出用２次元形状データとして前記歩行者形状記憶手段に記憶するため、初期の照合データが不足する場合でも補完することができる。しかも、車両が使用される状況に合致した照合データが蓄積されることになり、結果的に、処理時間の短縮を図ることができる。
【００２６】
請求項７の発明によれば、前記立体モデル推定手段は、自車両に接近する歩行者の第１立体モデルを前記撮像データに基づき推定するため、障害となる可能性がある歩行者に絞って推定するため、検出精度と処理時間とを両立することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２７】
以下、図面に基づき本発明を実施するための最良の形態を説明する。
本発明の車両の歩行者検出装置は、車両に搭載された撮像手段と、この撮像手段によって撮像された撮像画像を画像処理する画像処理手段とを有し、この画像処理された撮像データに基づき歩行者を検出するものである。
【実施例】
【００２８】
図１〜図７に基づいて実施例を説明する。図１は、本実施形態に係る歩行者検出装置１の各構成要素のレイアウト図である。図１に示すように、歩行者検出装置１は、自車両Ｖ周囲の前方空間を撮像する第１撮像手段としての第１ＣＣＤカメラ２と、自車両Ｖ周囲の前方空間を撮像する第２撮像手段としての第２ＣＣＤカメラ３とを装備している。
【００２９】
第１ＣＣＤカメラ２は車室前部のルームミラー右側に配置され、第２ＣＣＤカメラ３は車室前部のルームミラー左側に配置されている。これらＣＣＤカメラ２，３は、自車両Ｖ周囲を撮像し、接触を避けるべき歩行者等の障害物を抽出・特定するものである。尚、第１，第２撮像手段は、ＣＭＯＳカメラ等画像センサであればよく、ＣＣＤカメラに限られるものではない。
【００３０】
歩行者検出装置１は、運転席前方のインスツルメントパネルに配置される警報装置４を有している。この警報装置４は、ＣＣＤカメラ２，３で検出された自車両Ｖ周囲の歩行者等の障害物を表示・報知すると共に、この障害物との接触を回避するように乗員に視覚や聴覚による警報を発する。具体的には、スピーカ、ランプ、ブザー、ディスプレイ等の装備が警報装置４に相当する。
【００３１】
図２は、この歩行者検出装置１のコントロールユニット５を中心とした制御システム図を示す。コントロールユニット５は、画像処理部６（画像処理手段）、歩行者検出部７（歩行者検出手段）、歩行者検出用マッチングデータベース８（歩行者形状記憶手段）、立体モデル推定部９（立体モデル推定手段）、動作推定部１０（動作推定部手段）、２次元形状データ作成部１１（２次元形状データ作成手段）、警報制御部１２から構成する。
【００３２】
画像処理部６は、ＣＣＤカメラ２，３からの撮像画像信号に基づき画像処理を行い、撮像対象の輪郭形状や特徴部分等形状に関する画像データを抽出する。ＣＣＤカメラ２，３によって撮像された画像データは、画像処理後、夫々のカメラに対応して設けられた第１保存部６ａと第２保存部６ｂとに保存される。
【００３３】
歩行者検出部７は、第１保存部６ａから得られる第１ＣＣＤカメラ２の画像データと歩行者検出用マッチングデータベース８に格納される歩行者検出用２次元形状データとを照合して、撮像対象が歩行者か否か判定を行う。具体的には、撮像された歩行者の画像データを頭部領域と胴部領域と脚部領域とに区分し、夫々の区分領域のパターンマッチングを２次元形状データに基づきを頭部から順に行い、パターンの一致率が所定値以上の場合、撮像対象が歩行者であると判定する。
【００３４】
歩行者検出用マッチングデータベース８は、歩行者の頭部領域と胴部領域と脚部領域とが個別に照合可能なパターンマッチング用の２次元形状データを有している。また、後述する２次元形状データ作成部１１で新たに作成された２次元形状データと既に蓄積されている２次元形状データとを比較して、同じ２次元形状データが蓄積されていない場合、パターンマッチング用の２次元形状データとして作成された２次元形状データを新たに記憶するよう構成されている。
【００３５】
立体モデル推定部９は、歩行者検出部７により検出された歩行者の撮像データに基づき第１立体モデルを作成する。立体モデル推定部９では、第１ＣＣＤカメラ２で撮像された撮像データから歩行者の輪郭を形成する特徴部を検出する。次に、第２ＣＣＤカメラ３の画像データに基づいて処理領域を走査していき、第１ＣＣＤカメラ２の画像データ上の特徴点と一致する特徴点を捕捉するまで移動し、捕捉した時点でこの特徴点を両カメラ２，３による対応点と設定する。
【００３６】
ＣＣＤカメラ２，３は自動的に焦点が合うように構成されており、双方のＣＣＤカメラ２，３の設置位置が予め設定されているため、図３に示すように、歩行者の輪郭（対応点）について、画像データ上の縦横座標位置に加え、対応点までの距離を算出でき、２次元状の輪郭（対応点）夫々の点について座標（ｘｉ，ｙｉ，ｚｉ）を設定することができる。この夫々の対応点の座標（ｘｉ，ｙｉ，ｚｉ）に基づいて、図４に示す第１立体モデルＭ１を推定することができる。また、前記座標に基づき自車両Ｖから歩行者までの距離を算出している。
【００３７】
動作推定部１０は、第１立体モデルＭ１から歩行者の将来動作を推定する。推定の考え方は、挙動の基点となる関節が属する第１立体モデルＭ１の各部位をブロック化し、夫々のブロックにおいて関節を回動させることで動作を推定している。本実施例においては、大きな動作に繋がる腰関節を有する胴体ブロックと膝関節を有する脚ブロックとを１区分として第１動作推定を行い、この第１動作推定結果の夫々に対して、小さな動作に関連する肩及び肘関節を有する手ブロックの動きを付加する第２動作推定によって将来動作に関する第２立体モデルＭ２を作成している。
【００３８】
図５に基づき、動作推定部１０による第１動作推定を説明する。
図５ａは、図４に示す第１立体モデルＭ１の状態から、現状の動きを継続した場合の中間モデルＭ１ａである。具体的には、第１立体モデルの胴体ブロックを回動させずに、脚ブロックをｘｙ座標上で移動の画像変換させる。
【００３９】
図５ｂは、図４に示す第１立体モデルＭ１の状態から、人の取りうる回転角度で右方向に回動した場合の中間モデルＭ１ｂである。具体的には、第１立体モデルＭ１の胴体ブロックをｙ軸周りに回転変換させると共に、脚ブロックをｙ軸周りに回転変換させる。図５ｃは、図４に示す第１立体モデルＭ１の状態から、人の取りうる回転角度で左方向に回動した場合の中間モデルＭ１ｃである。具体的には、第１立体モデルＭ１の胴体ブロックをｙ軸周りに回転変換させると共に、脚ブロックをｙ軸周りに回転変換させる。
【００４０】
本実施例では、第１動作推定を、制御の簡略化を狙いとして、大きな動作に繋がる胴体ブロックと脚ブロックとをまとめて推定すると共に、前述した３パターンに区分しているが、胴体ブロックと脚ブロックとを分けて推定することも詳細な判定を行うには有効である。また、前述した３パターン以外に、胴体ブロックにおいて前屈みを行う中間モデルを追加することも有効である。
【００４１】
図６に基づき、第１動作推定に引き続き行われる第２動作推定を説明する。
図６ａは、図５ａに示す中間モデルＭ１ａに対して、現状の動きを継続した場合の第２立体モデルＭ２ａａである。具体的には、中間モデルＭ１ａの手ブロックを現状と同じようにｘｙ座標上で移動の画像変換させる。
【００４２】
図６ｂは、図５ａに示す中間モデルＭ１ａに対して、肘から先を回動した場合の第２立体モデルＭ２ａｂである。具体的には、中間モデルＭ１ａの手ブロックをｘｙ座標上で移動の画像変換させると共に、ｙ軸周りに回転する画像変換させる。図６ｃは、図５ａに示す中間モデルＭ１ａに対して、手の動きを止めた場合の第２立体モデルＭ２ａｃである。具体的には、中間モデルＭ１ａにおける手ブロックの動作をｘｙ座標上で停止する。
【００４３】
前述のように、動作推定部１０では、図５ａに示す中間モデルＭ１ａに対して３パターンの第２立体モデルＭ２ａａ〜Ｍ２ａｃが形成され、これと同様に、図５ｂ，ｃに示す中間モデルＭ１ｂ，Ｍ１ｃに対して夫々３パターンの第２立体モデルＭ２ｂａ〜Ｍ２ｂｃ，Ｍ２ｃａ〜Ｍ２ｃｃが形成される。つまり、第１立体モデルＭ１から９つの第２立体モデルＭ２が形成される。また、図７に示すように、動作推定部１０は第２立体モデルＭ２の座標（ｘｉ，ｙｉ，ｚｉ）に基づき歩行者のｘｚ座標面における平面画像を作成し、この平面画像から算出される歩行者の移動方向及び移動速度を警報制御部１２に送信する。
【００４４】
２次元形状データ作成部１１は、前記９つの第２立体モデルＭ２に基づき歩行者の将来動作の２次元形状データを作成する。図８に示すように、第２立体モデルＭ２ａａ〜Ｍ２ａｃに対応した第２立体モデルを座標（ｘｉ，ｙｉ）の２次元形状データに変換する。図５ｂ，図５ｃに示す中間モデルＭ１ｂ，Ｍ１ｃから夫々形成された第２立体モデルＭ２ｂａ〜Ｍ２ｂｃ，Ｍ２ｃａ〜Ｍ２ｃｃについても、同様に、２次元形状データに変換する。これらの２次元形状データは、データベース８に送信される。
【００４５】
警報制御部１２は、２次元形状データ作成部１１で作成された複数の２次元形状データに基づいて現在捕捉している歩行者を夫々の２次元形状データと照合し、最も一致率の高い２次元形状データを選定する。この最も一致率の高い２次元形状データにおける歩行者の移動方向及び移動速度に基づき、歩行者が自車両Ｖの進路に侵入する可能性、或いは注意を要する領域に接近する可能性等を判定し、乗員への警報が必要と判断される場合、警報制御部１２は警報装置４の作動を指示する。
【００４６】
次に、図９のフローチャートに基づき、本歩行者検出装置１の制御について説明する。尚、Ｓｉ（ｉ＝１，２…）は各処理ステップを示す。
まず、第１，第２ＣＣＤカメラ２，３により自車両Ｖ周囲の画像を撮像し、第１，第２保存部６ａ，６ｂに格納し、画像処理を行う（Ｓ１）。尚、保存部６ａ，６ｂには、所定時間、例えば、１０秒程度の画像データが保存されている。次に、パターンマッチング用の２次元形状データと第１ＣＣＤカメラ２の画像データとの照合を行い、特徴部分の一致率の算出の結果、所定値以上の一致率のとき、撮像対象を歩行者と判定する（Ｓ２）。
【００４７】
Ｓ２の算出に基づき、Ｓ３の判定の結果、歩行者が存在すると判定した場合、第２ＣＣＤカメラ３の画像データを用いて歩行者までの距離を検出し（Ｓ４）、Ｓ５に移行する。Ｓ５の判定の結果、歩行者が自車両Ｖから近距離に位置する場合、立体モデル推定部９が対象とする歩行者の第１立体モデルＭ１を推定・作成（Ｓ６）し、動作推定部１０が第１立体モデルＭ１に基づき歩行者の移動方向及び移動速度及び、歩行者の将来動作に関する第２立体モデルＭ２を推定する（Ｓ７）。尚、Ｓ３の判定の結果、歩行者がいない場合、及びＳ５の判定の結果、歩行者が近距離に位置しない場合は、リターンする。
【００４８】
Ｓ８では、対象とする歩行者の移動方向、移動速度及び離間距離に基づいて、歩行者が自車両Ｖの進路に侵入する可能性、或いは注意を要する領域に接近する可能性等を判定する。Ｓ８の判定の結果、対象とする歩行者が危険な歩行者、所謂乗員が注意しなければならない歩行者の場合、警報装置４の作動指令を発し（Ｓ９）、Ｓ１０に移行する。Ｓ８の判定の結果、対象とする歩行者が危険な歩行者ではない場合、Ｓ１０に移行する。
【００４９】
警報装置４の作動指令後、第２立体モデルＭ２に基づき複数の２次元形状データを作成し（Ｓ１０）、作成された複数の２次元形状データに基づいて現在対象とする歩行者を夫々の２次元形状データと照合することで、継続して検出する（Ｓ１１）。次に、作成された２次元形状データをデータベース８に送信し、データベース８の内に同じ２次元形状データが蓄積されていない場合、パターンマッチング用の２次元形状データとして新たに記憶して（Ｓ１２）、リターンする。
【００５０】
次に、本実施例の作用、効果を説明する。
歩行者を検出するための２次元形状データを記憶するデータベース８と、歩行者検出部７と、この歩行者検出部７により検出された歩行者の撮像データに基づき第１立体モデルＭ１を推定する立体モデル推定部９とを有し、第１立体モデルＭ１に基づいて歩行者の将来動作を推定する動作推定部１０により撮像時点以降の歩行者の将来動作を把握するため、対応する２次元形状データを保有しない場合であっても、対象とする歩行者の検出を精度良く行うことができる。しかも、歩行者の将来動作を推定するため、次の照合処理時間を短縮することができる。
【００５１】
また、立体モデル推定部９は、第１ＣＣＤカメラ２によって撮像された撮像画像から得られた歩行者の撮像データにおける歩行者を特徴付ける特徴点と、第２ＣＣＤカメラ３によって撮像された撮像画像から得られた前記歩行者の撮像データにおける歩行者を特徴付ける特徴点とが一致する点を対応点として検出するため、歩行者の撮像データと歩行者までの距離データとが同時に取得することができる。
【００５２】
更に、歩行者の推定された将来動作に基づいて第２立体モデルＭ２を形成すると共に、この第２立体モデルＭ２から歩行者の移動方向または移動速度を推定するため、歩行者が実際の行動を起こす前に、障害となり得る歩行者か否か精度良く判定することができる。
【００５３】
動作推定部１０で推定した第２立体モデルＭ２に基づき２次元形状データを作成し、この２次元形状データを対象としている歩行者の２次元形状データとして用いるため、継続して特定の歩行者の追跡捕捉が容易になる。
【００５４】
また、２次元形状データ作成部１１は、第１立体モデルＭ１から複数の２次元形状データを作成するため、歩行者が実際の行動を起こす前に、可能性のある移動方向や形状を絞り込むことができ、精度良く歩行者を捕捉できる。しかも、２次元形状データ作成部１１で作成した２次元形状データを新たな歩行者の検出用２次元形状データとしてデータベース８に記憶するため、初期の照合データが不足する場合でも補完することができる。
【００５５】
更に、車両が使用される状況に合致した照合データが逐次蓄積されることになり、結果的に、処理時間の短縮を図ることができる。また、自車両Ｖに接近する歩行者の第１立体モデルＭ１を推定するため、障害となる可能性がある歩行者に絞った処理となり、検出精度と処理時間とを両立することができる。
【００５６】
次に、前記実施例を部分的に変更した変形例について説明する。
１〕前記実施例においては、胴体ブロックと脚ブロックとを１区分として第１動作推定を行い、次に、手ブロックの動きを推定する第２動作推定を行う例を説明したが、胴体ブロック、脚ブロック、手ブロックを夫々ブロック毎に推定することも可能である。また、危険判定に対して影響の小さな手ブロックの推定を省略することも可能である。
【００５７】
２〕前記実施例においては、歩行者動作を継続歩行、右回り、左回りの３パターンの推定を行う例を説明したが、前屈み動作を追加することも可能である。
【００５８】
３〕前記実施例においては、危険な歩行者を判定した場合、警報装置を作動する例を説明したが、警報に限らず、他の運転支援制御に適用することも可能である。
【００５９】
その他、当業者であれば、本発明の趣旨を逸脱することなく、前記実施例に種々の変更を付加した形態で実施可能であり、本発明はそのような変更形態も包含するものである。
【図面の簡単な説明】
【００６０】
【図１】本発明の実施例に係る歩行者検出装置の各構成要素のレイアウト図である。
【図２】本実施例に係る歩行者検出装置の制御システム図である。
【図３】本実施例に係るＣＣＤカメラで撮像された歩行者の２次元形状データの説明図である。
【図４】本実施例に係る立体モデル推定部で推定された第１立体モデルである。
【図５】本実施例に係る動作推定部で推定された中間モデルであって、図５ａは歩行者が歩行を継続するモデルを示し、図５ｂは歩行者が右回転するモデルを示し、図５ｃは歩行者が左回転するモデルを示す。
【図６】動作推定部で推定された第２立体モデルであって、図６ａは歩行者が現状の手の動作を継続するモデルを示し、図６ｂは歩行者が肘から先を回動するモデルを示し、図６ｃは歩行者が手の動作を停止するモデルを示す。
【図７】動作推定部で作成された歩行者の平面画像を示す。
【図８】２次元形状データ作成部で作成された歩行者の将来動作の２次元形状データであって、図８ａは第２立体モデルＭ２ａａに対応し、図８ｂは第２立体モデルＭ２ａｂに対応し、図８ｃは第２立体モデルＭ２ａｃに対応する２次元形状データを示す。
【図９】本実施例に係る歩行者検出処理のフローチャートである。
【符号の説明】
【００６１】
Ｖ                  車両（自車両）  
１                  歩行者検出装置
２                  第１ＣＣＤカメラ
３                  第２ＣＣＤカメラ
４                  警報装置
５                  コントロールユニット
６                  画像処理部
７                  歩行者検出部
８                  歩行者検出用マッチングデータベース
９                  立体モデル推定部
１０                動作推定部
１１                ２次元形状データ作成部
Ｍ１                第１立体モデル
Ｍ２（ａａ〜ａｃ）  第２立体モデル
【図１】
2010079639.tif 000003
【図２】
2010079639.tif 000004
【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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